Les trois infos IA qui comptent aujourd'hui

Trois informations comptent aujourd'hui. Une sur la conception d'objets physiques, une sur la chimie des médicaments, une sur un modèle chinois.

1. OpenAI : un modèle conçoit un appareil complet

OpenAI a présenté le 3 novembre un test avec son modèle Astra. Astra a conçu seul le boîtier, la carte électronique, l'interface et le logiciel embarqué d'un petit appareil destiné à parler à Codex. Deux employés ont mené ce projet annexe en moins d'une semaine. Un sous-traitant a ensuite fabriqué un petit lot de prototypes en moins d'un mois.

Pourquoi c'est important. Jusqu'ici, les modèles d'IA savaient surtout écrire du code et du texte. Concevoir un objet physique, c'est un autre niveau : il faut enchaîner la forme, l'électronique et le logiciel, qui dépendent les uns des autres. L'ingénierie physique coûte cher surtout à cause des essais successifs. Si un modèle livre un prototype en quelques semaines avec deux personnes, le cycle de développement change d'échelle. OpenAI indique aussi que ses équipes matériel ont multiplié par vingt-trois leur consommation de tokens depuis février, ce qui montre que l'outil est déjà utilisé au quotidien.

Les limites. Il a fallu plusieurs relectures humaines. Astra n'a pas toujours tenu compte des contraintes de production, des tolérances et des détails d'assemblage, ce qu'OpenAI reconnaît. Sur un test de conception assistée, Astra obtient 0,594, contre 0,875 pour un modèle interne d'OpenAI qui n'est pas publié. Tous ces chiffres viennent d'OpenAI et rien n'a été validé par une source indépendante.

2. DeepMind : un agent propose des molécules en une heure

Google DeepMind a ajouté le 3 novembre des compétences de chimie à son application Antigravity. Elles relient un grand modèle de langage à des outils de référence de la chimie et à deux grandes bases de données de composés. Testé sur des traitements du cancer du poumon, l'agent récupère des milliers de composés en quelques minutes. Il propose ensuite des molécules rigidifiées, avec leur méthode de fabrication, en environ une heure.

Pourquoi c'est important. Dans la conception de médicaments, chaque itération prend d'ordinaire plusieurs jours, selon la comparaison faite par DeepMind. Ici, le modèle ne calcule pas lui-même : il orchestre des outils fiables et déterministes. C'est ce qui rend l'approche crédible, car on évite que le modèle invente des résultats chimiques. L'accès est aussi un signal : dix mille scientifiques peuvent obtenir gratuitement le niveau d'usage le plus élevé pendant six mois, sur candidature et sous conditions. Si les chercheurs l'adoptent, la phase de recherche d'idées pourrait se compter en heures plutôt qu'en semaines.

Les limites. Aucune de ces molécules n'a été testée en laboratoire. DeepMind le dit lui-même : ce sont des hypothèses à tester, pas des médicaments. Le gain de temps est une affirmation de l'entreprise.

3. Chine : Tencent publie la version finale de Hy4

Tencent a publié le 4 novembre la version finale de son modèle Hy4, après une préversion fin août. Selon Tencent, il sait maintenant lire des images et utiliser un ordinateur. Il a aussi été entraîné pour le dessin 3D avec Blender et pour la conception assistée par ordinateur. La préversion comptait 770 milliards de paramètres, dont 49 milliards actifs à chaque réponse.

Pourquoi c'est important. Utiliser un ordinateur et comprendre la 3D, ce sont les deux capacités qui mènent vers des agents capables d'agir, et pas seulement de répondre. C'est aussi le terrain d'Astra, ce qui montre que les laboratoires chinois et américains visent les mêmes usages. Hy4 est déjà utilisable sur Tencent Cloud et sur OpenRouter.

Les limites. Les poids ouverts, annoncés comme prochains, ne sont pas encore disponibles, donc on ne peut pas encore le faire tourner soi-même. Tencent reconnaît lui-même un écart important avec les meilleurs modèles fermés. Les capacités annoncées n'ont pas été évaluées de façon indépendante.